ICLR 2024 Oral | 应对随时间变化的分布偏移，西安大略大学等提出学习时序轨迹方法

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原标题：ICLR 2024 Oral | 应对随时间变化的分布偏移，西安大略大学等提出学习时序轨迹方法
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个人主页：https://hardworkingpearl.github.io/
在现实世界的机器学习应用中，随时间变化的分布偏移是常见的问题。这种情况被构建为时变域泛化（EDG），目标是通过学习跨领域的潜在演变模式，并利用这些模式，使模型能够在时间变化系统中对未见目标域进行良好的泛化。然而，由于 EDG 数据集中时间戳的数量有限，现有方法在捕获演变动态和避免对稀疏时间戳的过拟合方面遇到

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